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作家 | 柳鑫荻
来源 | 图灵财经 管千里着安宁慧
盘问合作 | 13699120588
文章仅代表作家本东谈主不雅点
责任时事的超等代理：增强职工智商，开释 AI 的通盘潜能
Superagency in the workplace: Empowering people to unlock AI ’ s full potential
概述
着实所有公司齐对东谈主工智能进行了投资，但只消 1% 的公司以为它们照旧训诲。
咱们的谋划发现，扩大限制的最大梗阻不是职工——他们照旧作念好准备，而是率领者——他们的换取速率不够快。
内容回来
跟着 Anthropic、Cohere、谷歌、Meta、Mistral、OpenAI 等公司开发出功能刚劲的大型言语模子（LLM），咱们照旧进入了一个全新的信息工夫时间。麦肯锡的谋划泄露，AI 的长久机遇是，企业使用 AI 可增多 4.4 万亿好意思元的坐褥率增长后劲。
挑战就在这里：AI 的长久后劲重大，但短期酬金却不解确。异日三年，92% 的公司研究增多 AI 投资。不外，尽管着实所有公司齐在投资 AI，但只消 1% 的率领者称我方的公司在部署方面 "训诲"，这意味着 AI 已统统融入责任经过，并鼓吹了本色性业务着力。面前最大的问题是，企业率领者若何部署资金，并换取其组织更接近东谈主工智能的训诲度。
这份谋划讲明是由里德 - 霍夫曼（Reid Hoffman）的文章《超等代理：东谈主工智能异日可能出现的问题》（Superagency）激勉的。受到《超等代理》一书的启发，麦肯锡提议了一个访佛的问题： 公司若何才气期骗 AI 来增强东谈主的能动性，并将责任时事的创造力和坐褥力擢升到新的水平？AI 不错鼓吹重大的积极和颠覆性变革。这种变革需要一定的时候，但率领者们毫不可黯然。相背，他们必须在今天果敢前进，以幸免未来失去竞争力。关键经济和工夫变革的历史标明，这种时刻不错决定公司的盛衰。40 多年前，互联网出生。从其时起，Alphabet、亚马逊、苹果、Meta 和微软等公司的市值已达万亿好意思元。更为深刻的是，互联网改动了东谈主们的责任面目和信息获取面目。当今的 AI 就像多年前的互联网：企业率领者濒临的风险不是想得太大（think big），而是想得太小（think small）。
昔时两年工夫的赶快发展偏激对企业
接受东谈主工智能的影响
AI 被视为堪比蒸汽机、印刷术和汽车的划时间立异，其私有之处在于不仅能自动化任务，还能履行认识功能（如学习、推理、决策）。通过"超等智能体"（superagency）的主见，AI 与东谈主类协同责任，擢升个东谈主坐褥力与创造力，重塑工夫互动面目并鼓吹社会经济变革。Reid Hoffman（LinkedIn 和 Inflection AI 的合股创举东谈主之一）等科技首脑强调，AI 将冲破信息获取的局限，裁汰手段门槛，使学问应用更高效，从而惠及全社会。
昔时两年，AI 在五大范围取得了显耀进展：开头是推明智商的擢升。GPT-4 等模子已能通过讼师测验和医学测试，接近高学历东谈主类水平。新一代模子（如 Google Gemini 2.0）支持多门径推理和策略制定，成为"东谈主类念念维伙伴"。
其次是手脚代理 AI（Agentic AI）的智商。从支持器具演变为自主履行复杂任务的"数字职工"。举例，Salesforce 的 Agentforce 可模拟居品发布、调和营销活动，罢了东谈主机勾引。
第三是多模态智商，不错交融文本、音频和视频处理，如 Google Gemini Live 罢了拟东谈主化对话，OpenAI 的 Sora 可将笔墨转动为视频。
第四是硬件方面的立异。专用芯片（如 GPU、TPU）和边际狡计不错显耀擢升算力，支持及时应用（如电商客服和保障理赔的图像分析）。
第五是透明度擢升。模子可阐述注解性增强（如 Anthropic 透明度评分提高），不错匡助监测偏见与合规性，裁汰部署 AI 的风险。
职工和率领者的格归拢看法
侦察泄露，94% 的职工与 99% 的高管对生成式 AI 器具具备一定闇练度，但率领者严重低估了职工的实践使用率：高管猜度仅 4% 的职工将 AI 用于 30% 以上的正常责任，而职工自报比例高达 13%。此外，47% 的职工瞻望异日一年内 AI 将掩饰其 30% 以上任务，远超高管预期的 20%。
对于接下来的责任，近半数职工渴慕企业提供安谧 AI 培训（48%），并但愿 AI 器具能无缝融入现存责任流（45%）。然则，22% 的职工以为面前得到的支持不及，尤其在非好意思国地区（如澳大利亚、印度），尽管 84% 的国外职工称赢得充分支持，但仍担忧培训不及。企业需要优先参加资源，通过培训、器具试点及激励机制（如奖金、招供）加速 AI 普及。
在这些职工中，35-44 岁的千禧职工（ ( 1981-1996 生东谈主）展现出最高的 AI 温雅与智商。他们中的 62% 自评醒目 AI，远超 Z 世代（50%）和婴儿潮一代（22%）；90% 对责任中使用 AI 感到自信，且手脚料理者，68% 每周全少为团队保举 AI 器具，其中 86% 到手措置问题。企业应积极赋能这一群体，使其成为 AI 转型的"里面推手"，通过训导共享与器具保举加速团队安妥。
图 1：各年纪段职工对 AI 的评价
AI 部署对速率和安全性的需求
生成式 AI（如 ChatGPT）以破记载速率普及，用户数超 3 亿 / 周，90% 资产 500 强企业已接受。然则，47% 的高管以为企业 AI 器具开发过慢，主因是东谈主才缺口（46%）与资源终结（38%）。为了加速这一程度，92% 的高管研究在异日三年增多 AI 投资，其中 55% 瞻望增幅超 10%。但陪同初期的温雅消退，企业濒临 ROI（投资酬金率）压力，需从实验转向限制化价值创造。面前仅有 25% 企业制定了完好 AI 蹊径图，半数仍在完善中。
职工对 AI 的担忧集合在收罗安全（51%）、准确性（50%）与隐秘（43%），但 71% 信任老板能安全、谈德地部署 AI（高于对高校、科技巨头的信任）。比尔 · 盖茨类比汽车发展史，强调"风险料理优于全面不容"。全球视角下，非好意思国高管更倾向监管（如 37%-50% 为"忧虑派"），但印度、新加坡企业仍积极争作念 AI 先驱，55% 印度高管瞻望 AI 将带来超 10% 收入增长。
Reid Hoffman 指出，新智商陪同新风险，需系统性料理而非放手。企业应该：1. 全面评估风险：识别学问产权侵权、里面销耗等要挟；2. 确立治理框架：及时监控、抓续培训与合规机制；3. 接受第三方基准测试：如此坦福 HELM 评估刚正性、透明度，MLCommons 器具包擢升安全性。然则，面前仅有 39% 的高管使用基准测试，且侧重性能（41%）与操作研究（35%），伦理合规仅占 17%，这在异日可能毁伤职工间的信任与长久合规条件。
麦肯锡以为，企业需在加速 AI 部署的同期，将伦理纳入中枢策略。尽管工夫、职工与安全准备就绪，限制化价值仍需"果敢愿景"驱动：明确优先场景，跨团队勾引，并借助基准器具均衡着力与背负。下一阶段，率领者需以透明治理化解速率与安全的矛盾，确保 AI 既鼓吹增长，又赢得职工与社会信任。
图 2：卓越 1/3 的高管使用了生成式 AI 的基准测试，
但很少关注伦理上的合规
如若率领者不制定果敢的标的，
企业将在 AI 竞赛中濒临失利的风险
很多投资 AI 的企业未能赢得预期的酬金，未能充分阐明 AI 的经济后劲。麦肯锡的侦察泄露，约一半的已部署 AI 的公司高管示意其 AI 名堂仍在发展或膨大中，而超 2/3 的率领者早在一年前就运转了第一代 AI 用例。AI 试点名堂难以限制化的原因包括策略想象或履行不善，以及艰难果敢的愿景。
不同业业的 AI 投资款式存在各异。在 AI 投资排行前 25% 的公司中，医疗保健、科技、媒体与电信、先进工业和农业处于率先地位，而金融做事、动力与材料、耗尽品与零卖等行业投资较少。尽管耗尽行业从 AI 中罢了价值的后劲位居第二，但其投资意愿最低，可能是因为大家商场类别的平均净利率较低，对接受不菲的组织级工夫升级抓严慎格调。
在群众部门、航空航天与国防以及半导体行业，职工对 AI 异日发展较为怀疑。而在媒体与文娱、电信等行业，职工对 AI 影响其正常任务的预期更为乐不雅。此外，社会部门职工对老板安全开发 AI 的信任度最低。这种严慎格调可能与外部不竭（如严格的监管审查、过期的 IT 系统和冗长的审批经过）联系。
侦察泄露，高管广宽以为企业级 AI 投资的酬金有限。只消 19% 的受访者示意收入增长卓越 5%，39% 看到 1% 到 5% 的贬抑增长，36% 示意莫得变化。仅 23% 以为 AI 在资本方面带来了积极变化。然则，87% 的高管瞻望异日三年内 AI 将鼓吹收入增长，其中约一半以为增长可能卓越 5%。
为鼓吹收入增长和提高投资酬金率，企业率领者需要竭力于 AI 的变革性可能性。面前大大批公司的 AI 应用仍处于试点阶段，且多为局部影响案例。要创造能透顶改动行业并创造变革性价值的 AI 应用，需要更具远见的率领力和对变革性影响的首肯。企业需要增多其组合中变革性研究的比例，以信得过罢了 AI 的后劲，并在 AI 时间取得到手。
图 3：高管对 GenAI 能擢升
企业收益的预期散播图
率领者若何匡助职工在 AI 使用中取得到手
企业到手实施 AI 的要道在于高管的率领力。然则，很多高管未能充分果断到自己在 AI 转型中的遑急扮装。侦察泄露，高管更倾向于将职工准备不及视为 AI 接受的梗阻，而不是反念念自己的作用。实践上，职工照旧阐明出对 AI 的准备和接受度。因此，高管需要主动承担背负，鼓吹 AI 策略的实施，而不单是是依赖工夫部署。
企业在 AI 实施中濒临诸多挑战，包括率领层共鸣、资本不笃定性、东谈主才运筹帷幄、供应链依赖以及模子可阐述注解性等问题。
开头，高管团队需要在 AI 策略上达成一致，明确价值地点、风险管控以及绩效评猜度划。为此，不错开采突出的 AI 价值与风险负责东谈主，或确立企业级的率领和调和机制。其次，企业在 AI 试点阶段容易低估限制化部署的资本。高管需要加速决策，均衡资本与各异化竞争上风。第三，企业濒临 AI 大师短缺、手段需求变化以及东谈主才诱骗力不及等问题。高管需要通过培训和再手段培训擢升现存职工智商，同期诱骗顶尖工夫东谈主才。第四，AI 供应链的全球化使得企业濒临地缘政事和工夫风险。高管需要评估供应链的脆弱性，并制定应酬策略。临了，AI 模子（尤其是大型言语模子）频频艰难透明性，这终结了其在要道任务中的应用。高管需要鼓吹模子的可阐述注解性和透明度。
为了信得过罢了 AI 的价值，企业需要进行系统性的转型。麦肯锡的" Rewired 框架"提议了六个要道要素：策略蹊径图、东谈主才、运营款式、工夫、数据和限制化。这些要素共同鼓吹企业罢了自主性文化、当代化云实践和跨学科敏捷团队。
图 4：麦肯锡提议的框架
具体来说，这个框架中最顶层的是策略蹊径图，需要明确 AI 转型的愿景和蹊径图，确保高管团队的共鸣。其次是东谈主才培训，比如诱骗 AI 大师并擢升现存职工手段，通过定制化培训振作不同扮装的需求。在运营款式方面，高管不错整合业务、工夫和运营，聚焦价值创造。工夫上接受模块化工夫架构，快速安妥 AI 工夫向上。对于数据，麦肯锡建议确保高质料数据的可侦察性，期骗 AI 擢升客户体验和业务运营。临了要罢了 AI 的限制化，需要确保 AI 措置决议在企业内灵验扩充，同期料理转型风险。
总之，麦肯锡以为，责任时事中的 AI 挑战不是工夫层面的挑战，而是生意款式的挑战（business challenge），需行径导者和职工的共同远程。总金额需行径导者治愈团队，应酬东谈主工智能的不利身分，并为公司的变革从头布局。
Learn from yesterday, live for today, hope for tomorrow.
—— Albert Einstein
